智能工厂!谷歌云推出新的制造业解决方案
如今,制造商正在推进他们的数字化转型之旅,押注于云和人工智能等创新技术,以增强竞争力并实现可持续增长。据麦肯锡称,近三分之二的制造商已经在使用云解决方案。然而,分析师表示,数字化转型从概念扩展到实际的生产工作中对很多制造商来说仍然是一个挑战。 可扩展性挑战围绕两个因素——缺乏对置于上下文背景下的操作数据的访问,以及在工厂车间使用复杂数据科学和人工智能工具的技能差距。 为确保制造商能够将其数字化转型工作扩展到生产,Google Cloud 宣布推出新的制造解决方案,专为满足制造商的需求而设计。 来自 Google Cloud 的新制造解决方案使制造工程师和工厂经理能够访问来自其不同资产和流程的统一和情境化数据。 让我们看看从工厂车间到云端的数据旅程中的新解决方案: Manufacturing Data Engine(制造数据引擎):该引擎是用于处理、上下文和存储工厂数据的基础云解决方案。云平台可以通过边缘和云之间的私有、安全和低成本连接,从任何类型的机器获取数据,支持从遥测到图像数据的广泛数据。凭借内置的数据规范化和上下文丰富功能,它提供了一个通用数据模型,以及一个工厂优化的数据湖库进行存储。 Manufacturing Connect(制造连接):这是谷歌云与Litmus Automation共同开发的工厂边缘平台,可通过包含 250 多种机器协议的广泛库快速连接几乎任何制造设备。它将机器数据转换为可消化的数据集,并将其发送到制造数据引擎进行处理、置于上下文中理解和存储。通过支持容器化工作负载,它允许制造商直接在边缘运行低延迟数据可视化、分析和机器学习功能。 建立在Manufacturing Data Engine(制造数据引擎)之上的是一组不断增长的数据分析和人工智能方案,由 Google Cloud 和合作伙伴共同提供支持,该方案包括: 制造分析和洞察:与 Looker 模板的开箱即用集成,可提供仪表板和分析体验。作为一种易于使用的无代码数据和分析模型,它使制造工程师和工厂经理能够快速创建和修改自定义仪表板,自动添加新机器、设置和工厂。该解决方案可以根据 KPI 或按需深入挖掘数据,以发现整个工厂的新见解和改进机会。可共享的见解开启了整个企业以及与合作伙伴的协作。 预测性维护:预先构建的预测性维护机器学习模型允许制造商在数周内部署,而不会影响预测准确性。制造商可以与…